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抽象的

循环神经网络：联想记忆和优化

K.-L。杜

由于反馈连接，循环神经网络 (RNN) 是动态模型。与前馈神经网络 (FNN) 相比，RNN 可以为逼近动态系统提供更紧凑的结构。对于一些RNN模型，例如Hopfield模型和Boltzmann机，动态系统的定点性质可以用于优化和联想记忆。Hopfield模型是最重要的RNN模型，玻尔兹曼机以及其他一些随机动态模型被提出作为其推广。这些模型对于处理组合优化问题 (COP) 特别有用，这是臭名昭著的 NP 完全问题。在本文中，我们对这些 RNN 模型、它们的学习算法以及它们的模拟实现进行了最先进的介绍。联想记忆、COP、